Numpy 기본 개념 익히기

Numpy는 배열표현 및 선형 대수연산 단순화를 지원한다

 

구글 코랩 설명에는 아래와 같이 나와있다.

Numpy는 ML 알고리즘이 사용하는 주요 데이터 구조인 매트릭스를 만들고 조작하기 위한 Python 라이브러리입니다.

행렬은 행과 열에 값을 저장하는 데 사용되는 수학적 개체입니다.

 

그러므로 TansorFlow를 조작하기 위해 꼭 필요한 라이브러리다.

 

import numpy as np

파이썬에서 위와 같은 구문으로 라이브러리를 import할 수 있고 사용할 땐 np로 사용하면 된다.

 

one_dimensional_array = np.array([1.2, 2.4, 3.5, 4.7, 6.1, 7.2, 8.3, 9.5])
print(one_dimensional_array)

[1.2 2.4 3.5 4.7 6.1 7.2 8.3 9.5]

numpy배열 요소를 만드는 방법은array()이다

해당 함수를 호출하고 그 안에 원하는 인자를 넣어주면 된다.

그리고 우리가 지정한 변수를 호출하면 맨 아래줄과 같은 출력을 얻을 수 있다.

two_dimensional_array = np.array([[6, 5], [11, 7], [4, 8]])
print(two_dimensional_array)

[[ 6  5]
[11  7]
[ 4  8]]​

이차원 배열을 얻는 방법인데 그냥 파이썬과 똑같다.

순차적인 값을 얻는 방법도 있는데 아래와 같다.

arange라는 함수를 사용하면 된다.

sequence_of_integers = np.arange(5, 12)
print(sequence_of_integers)

[ 5  6  7  8  9 10 11]

 

random_integers_between_50_and_100 = np.random.randint(low=50, high=101, size=(6))
print(random_integers_between_50_and_100)

[81 78 78 63 51 57]

random_floats_between_0_and_1 = np.random.random([6])

지정한 범위 내에서 임의의 숫자 size개를 얻는 방법이다.

low는 최소값, high는 최대값인데 포함하지 않는다. 그리고 size는 출력할 갯수를 의미한다.

 

0~1 사이의 값을 얻으려면 random.random([size])을 사용하면 된다.

 

수학적 연산

각 배열 값의 모든 항목에 수학적 연산을 제공한다

random_floats_between_2_and_3 = random_floats_between_0_and_1 + 2.0
print(random_floats_between_2_and_3)

[2.13723495 2.99422846 2.17946316 2.00640989 2.03891986 2.26775596]

random_integers_between_150_and_300 = random_integers_between_50_and_100 * 3
print(random_integers_between_150_and_300)

[243 234 234 189 153 171]

위 코드 블럭처럼 생성한 배열에 원하는 값을 더하거나 곱하는 등 수학적 연산을 제공한다